高維數(shù)據(jù)空間中離群點(diǎn)檢測(cè)算法的研究.pdf

1、離群點(diǎn)挖掘由于其在檢測(cè)金融欺詐和網(wǎng)絡(luò)入侵、疾病預(yù)防和控制、災(zāi)害氣象預(yù)報(bào)等許多方面的廣泛應(yīng)用而成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向。隨著研究的進(jìn)行，大型、低維數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)的檢測(cè)已經(jīng)有了比較深入的研究，取得了比較多的成果。但是，在大型、高維數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)的檢測(cè)則還面臨許多的問題和挑戰(zhàn)，有許多問題需要進(jìn)行深入、系統(tǒng)的研究。本文是在現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，提出了基于遺傳算法與模擬退火相結(jié)合的高維數(shù)據(jù)中離群點(diǎn)的挖掘方法。
　　 本文首先介紹了

2、數(shù)據(jù)挖掘和離群數(shù)據(jù)挖掘的概念，論述了已有的離群點(diǎn)檢測(cè)算法，并對(duì)它們進(jìn)行了比較和分析，然后討論了幾種重要的高維離群點(diǎn)檢測(cè)算法，指出存在的問題，在此基礎(chǔ)上提出了基于遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合的高維空間離群數(shù)據(jù)檢測(cè)方法。該方法首先將高維數(shù)據(jù)空間的每一維進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)劃分，為了克服由于網(wǎng)絡(luò)劃分造成的相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的分裂，該方法采用兩次劃分的方法，并將兩次劃分的結(jié)果壓縮到同一棵網(wǎng)格計(jì)算樹上，然后對(duì)落在網(wǎng)格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行編碼，再計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格的稀疏系數(shù)。為了